Особенности оценки кредитоспособности частных лиц

Потребительские виды кредита относятся к наиболее доходным видам кредитов, выдаваемым банками. В то же время они имеют наивысшую степень кредитного риска, так как финансовое состояние семьи или отдельного человека вследствие утраты работы или наступления болезни может ухудшиться гораздо быстрее, чем финансовое положение предприятия.

При анализе кредитоспособности частного лица можно использовать как общие методы анализа, так и специальные методы (кредитный скоринг). При решении о выдаче кредита учитываются различные факторы и степень их влияние на кредитоспособность клиента. Большое внимание уделяется размеру и стабильности дохода, его достаточности для погашения текущих расходов, процентов и выплат основного долга (анализ потоков платежей и поступлений). Если располагаемый доход (общий ежемесячный доход за вычетом всех ежемесячных расходов) меньше ежемесячной суммы по обслуживанию долга (проценты и основной долг), то заявление клиента на кредит отклоняется. Платежеспособность потенциального клиента оценивается как очень хорошая, если сумма по обслуживанию долга составляет 30-40% от чистого дохода заемщика/созаемщика¹³. Кроме финансового состояния заемщика огромное значение имеют и другие факторы, свидетельствующие о его способности к погашению долга. Наиболее распространенными показателями, учитываемыми в разных моделях оценки, являются: возраст, состояние здоровья, семейное положение, число иждивенцев, образование, имущество (жилая недвижимость, доходы, счета в банке, иное имущество), общая продолжительность занятости на последнем рабочем месте, продолжительность проживания в данной местности, кредитная история, поручительства третьих лиц. Следует учитывать, что частые переезды и смена места работы дают повод для сомнения стабильности положения заемщика.

Существует два типа систем оценки потребительского кредита: неформализованный, оценочный (judgmental) анализ и эмпирический (empirical) анализ, известный как кредитный скоринг (credit scoring)¹⁴.

Модель кредитного скоринга является разновидностью рейтинговых моделей оценки заемщиков. Рейтинговый метод предполагает присвоение баллов различным характеристикам клиента. В результате баллы суммируются, и полученное значение (скоринг, или рейтинг) сравнивается с установленным заранее критическим значением для отказа/выдачи кредита. Кредит выдается тем заемщикам, чей кредитный рейтинг выше или равен критическому значению, если же рейтинг заемщика ниже установленного предела, то в выдаче кредита ему отказывают. Кроме «границы отсечения», могут быть разработаны и иные интервалы набранных баллов. Например, устанавливается область значений, при которых требуется дополнительный анализ, или для каждого интервала с допустимыми значениями балльной оценки определяется максимально возможный размер кредита, условия его обеспечения и процентная ставка.

Критическое значение вероятности невозврата может быть определено и на основе статистических данных методом множественной регрессии или множественного дискриминантного анализа. Это значение должно периодически пересматриваться для балансирования обоих видов риска кредитора - выдача кредита некредитоспособному клиенту или отказ в выдаче кредитоспособному клиенту. Основной предпосылкой такого анализа является то, что банк может определить финансовые, экономические и мотивационные факторы, влияющие на погашение кредита, наблюдая за большими группами людей, получавших кредит в прошлом. Более того, предполагается, что эти же факторы, с небольшой поправкой на риск, будут определять возвратность кредита и в будущем.

При сравнении эффективности оценочной и эмпирической моделей анализа кредитной заявки частного лица основное значение имеет точность оценки при определении его кредитоспособность. Следует принимать во внимание объективность принятия решений о выдаче кредита и возможность постоянно контролировать состояние предоставленного кредита. Обе модели предполагают анализ схожих характеристик заемщика. Вместе с тем кредитный скоринг позволяет определять вес каждого фактора в итоговой оценке в соответствии с его влиянием, выявленным статистическими методами. Преимущество кредитного скоринга состоит и в том, что он позволяет учитывать множество факторов кредитоспособности одновременно, что невозможно при оценочном методе из-за ограниченных возможностей человеческого мозга анализировать большой объем информации. Кредитный скоринг более эффективен при значительных объемах розничного кредитования в банке, при этом точность оценки обеспечивается тем, что он основан на статистических данных о потерях банка в прошлом. Однако, при резком изменении экономической ситуации исторические данные могут потерять свою актуальность и правдивость в связи с происшедшими изменениями¹⁵.

В оценочных моделях нет четкой иерархии значимости, оценка влияния факторов может меняться в зависимости от ситуации. К тому же такие модели позволяют принимать во внимание факторы, трудно поддающееся оценке (серьезность намерений, манера поведения заемщика), и поэтому не учитываются в кредитном скоринге. Кроме того, оценочные модели более приспособлены к быстрому реагированию на изменение экономических условий в настоящем или будущем. Опытные специалисты банков редко ошибаются в оценках текущей или будущей кредитоспособности заемщиков.

В практической деятельности банков, как правило, применяется рациональное сочетание оценочного метода и кредитного скоринга. Методом кредитного скоринга определяют очевидно ненадежных и очевидно надежных заемщиков. Оценочным методом анализа производится дополнительная оценка заемщиков, имеющих пограничный рейтинг, с применением большего количества информации.

Алгоритм кредитного скоринга был впервые предложен американским экономистом Д. Дюраном в начале 40-х годов именно для оценки потребительских кредитов¹⁶. Дюран отмечал, что предложенная им модель может помочь оценить надежность заемщика в определенных условиях, но в случае изменения экономической ситуации на сделанные ранее прогнозы полагаться нельзя. Дюран предложил группу факторов, позволяющих определить степень кредитного риска при получении потребительской ссуды. Он использовал следующие коэффициенты при начислении баллов:

• 
  Возраст: 0,001 балла за каждый год свыше 20 лет (максимум 0,3);
  
• 
  Пол: женщина – 0,4, мужчина – 0 баллов;
  
• 
  Срок проживания: 0,042 балла за каждый год проживания в данной местности (максимум 0,42 балла);
  
• 
  Профессия: 0,55 балла – профессия с низким риском, 0 – с высоким, 0,16 – другие;
  

• 
  Работа в отрасли: 0,21 балла за работу на предприятиях общественного сектора, в государственных учреждениях, банках, брокерских фирмах;
  
• 
  Занятость: 0,059 балла за каждый год работы на данном предприятии (максимум 0,59 балла);
  
• 
  Финансовые показатели: 0,45 балла за наличие банковского счета, 0,35 – за владение недвижимостью, 0,19 – за наличие полиса о страховании жизни.
  

В качестве коэффициентов кредитного скоринга могут выступать и иные характеристики клиента: степень участия клиента в финансировании сделки цель кредита, развитие карьеры, чистый доход созаемщика, срок кредитования. Чем большая доля средств вносится самим заемщикомв кредитуемое мероприятие, тем больше его заинтересованность в эффективном использовании и возврате кредита, и, следовательно, лучше его рейтинг. Срок кредита зависит, в том числе, и от цели его получения. Долгосрочные кредиты на приобретение дорогостоящего имущества более рискованны и предоставляются по более высоким ставкам.

В российской банковской практике с учетом мирового опыта кредитования частных заемщиков анализируются следующие критерии их кредитоспособности:

• 
  Платежеспособность – уровень и стабильность дохода заемщика (как правило, подтверждаются работодателем). Предоставление кредита без официального подтверждения дохода предполагает более высокую процентную ставку.
  

а) образование и должность, перспективы карьерного роста;

б) продолжительность работы. Заемщик должен работать на последнем месте работы и/или проживать по месту регистрации не менее 1 года.

в) семейное положение, иждивенцы, возраст.

• 
  Имущество, его рыночная стоимость – не зависимо от того, будет ли оно являться предметом залога (недвижимое и движимое имущество, ценные бумаги, счета в банках, бизнес, арендные платежи и др.).
  
• 
  Кредитная история – сведения о выполнении заемщиком своих обязательств перед другими кредиторами. Данные о репутации заемщика из других источников. Имеющаяся о заемщике информация должна носить непротиворечивый характер.
  

Банк может применять следующую модель кредитного скоринга для оценки кредитоспособности индивидуальных заемщиков (табл. 1.1)¹⁸.

Таблица 1.1

Модель кредитного скоринга для оценки

кредитоспособности индивидуальных заемщиков

Характеристики клиента	Баллы	Характеристики клиента	Баллы
1. Возраст клиента: менее 30 лет менее 50 лет более 50 лет	5 8 6	6. Профессия, место работы: управляющий квалифицированный рабочий неквалифицированный рабочий студент пенсионер безработный	9 7 5 4 6 2
2. Наличие иждивенцев: нет один менее 3 более 3	3 3 2 1	7. Продолжительность занятости на текущей работе: менее 1 года менее 3 лет менее 6 лет более 6 лет	3 4 7 9
3. Жилищные условия: собственная квартира арендует другое (живет с друзьями, семьей)	10 4 5	8. Наличие в банке: текущего и сберегательного счетов текущего счета сберегательного счета нет счетов	6 3 2 0
4. Длительность проживания по текущему адресу: менее 6 месяцев менее 2 лет менее 5 лет более 5 лет	2 4 6 8	9. Наличие рекомендаций (в том числе других финансовых институтов): одна более двух нет	3 5 1
5. Доход клиента (в год): до 30000$ до 60000$ до 100000$ более 100000$	2 5 7 9

Видно, что наибольшее количество баллов, которое можно набрать в этой модели кредитного скоринга, равно 67, наименьшее количество – 20. Предположим, что, анализируя выданные в прошлом кредиты, банк рассчитал, что большинство кредитов с рейтингом менее 40 баллов оказались «проблемными». Таким образом, мы можем определить «границу отсечения», то есть значение кредитного рейтинга, при котором в выдаче кредита будет отказано. Кроме того, банк может дополнительно создать систему ранжирования заявок по предельному значению суммы предоставляемого кредита (табл. 1.2).

Таблица 1.2

Система скоринга с учетом предельного размера кредита

Количество баллов (кредитный скоринг клиента)	Принимаемое решение по кредиту
Менее 40 От 40 до 45 От 45 до 50 От 50 до 55 От 55 до 60 От 60 до 65 От 65 до 67	Отказать в выдаче кредита Выдать кредит в сумме до 500 $ Выдать кредит в сумме до 1000 $ Выдать кредит в сумме до 2500 $ Выдать кредит в сумме до 3500 $ Выдать кредит в сумме до 5000 $ Выдать кредит в сумме до 10000 $

Пример 1.2. «Формирование и использование модели кредитного скоринга в российской практике банковского кредитования».

Российские исследователи предложили логико-вероятностный метод оценки кредитного риска при кредитовании частных лиц¹⁹. Заявку на кредит частного лица по западному стандарту оценивают по 20 характеристикам, для каждой из которых используется от 2 до 11 градаций значений (табл.1.3.):

Таблица 1.3.

Модель кредитного скоринга для оценки

кредитоспособности частных лиц

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Наличие счета в банке Продолжительность кредита Кредитная история клиента Цель использования кредита Сумма кредита Сумма на счетах в банке Продолжительность работы на одном месте Частичная уплата от представленной суммы Семейное положение Возможности поручителей

11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Продолжительность проживания в одной квартире Финансовое состояние Возраст клиента Долги у клиента Характеристика квартиры Число прежних кредитов в банке Специальность Число лиц на содержании Наличие телефона Принадлежность к жителям или гостям

Риск кредита определен как вероятность (Рс) события, приводящего к ухудшению состояния кредита. Случайное событие Zi состоит в том, что кредит с вероятностью Рi из-за характеристики I окажется не «хорошим», а «плохим». Zi являются случайными событиями, принимающими значение Zi = 1, если событие произошло и Zi = 0, если событие не произошло. Элементарные инициирующие и производные события могут быть логически связанными AND, OR, NOT. Логическая модель риска кредита может быть записана в виде логической суммы инициируемых событий:

Y = Z₁VZ₂V…VZ₁₉VZ₂₀ (1.1)

где V=OR(или).

Логическая функция Y также принимает только два значения: 0 или 1. Она принимает значение 1 (невозврат кредита), если произойдет хотя бы одно из событий Z₁-Z₂₀. Вероятности инициирующих событий равны: p_i=P(Z_i=1); q_i=1-p_i. События Z₁-Z₂₀ независимы, и сумма их вероятностей pi может быть больше 1. Вероятностная модель риска для формулы (1):

P_c = P(Y=1) = 1-q₁q₂q₃q₄q₅q₆q₇q₈q₉q₁₀q₁₁q₁₂q₁₃q₁₄q₁₅q₁₆q₁₇q₁₈q₁₉q₂₀ (1.2)

Характеристики кредита и их градации по западному стандарту выбраны удачно, так как являются практически независимыми. Упрощение модели риска за счет уменьшения числа логических слагаемых в разумных пределах (до 16) незначительно снижает ее точность. В среднем ошибка в распознавании состояния кредитов в логико-вероятностной методике составляет около 20%.

Критическое значение рейтинга должно постоянно пересматриваться банком в соответствии с результатами его работы. Изменяющиеся условия не должны привести к тому, чтобы «граница отсечения» заемщиков оказалась слишком высокой (или низкой), и банк понес потери в виде упущенной выгоды от непредоставления кредита надежным заемщикам (или в виде невозврата кредитов, выданных ненадежным заемщикам).

Независимо от моделей скоринга преимуществами его являются следующие.

• 
  Снижение издержек банка, что обеспечивается:
  

- возможностью автоматизации процесса обработки кредитных заявок и мониторинга кредитов, сокращения штата сотрудников и площадей.

• 
  Возможность обработки большого количества заявок, что способствует росту прибыли банка.
  
• 
  Возможность накопления статистической базы данных о заемщиках и выполнении ими условий кредитных договоров. Это способствует снижению кредитного риска банка в будущем.
  
• 
  Возможность определять на объективной основе степень риска кредитных сделок и условия кредитного договора (сумму кредита, сроки и ставки кредитования, вид и достаточность обеспечения).
  
• 
  Возможность разработки кредитной стратегии банка в сфере потребительского кредитования на основе анализа накопленных данных о заемщиках и рынках.
  

В последние годы развитию потребительского кредитования в России способствовал ряд социально-экономических предпосылок, обеспеченных проводимой государственной экономической политикой: рост реальных доходов и качества жизни населения, увеличение слоя «среднего класса», расширение кредитной активности банков, упрощение процедуры и условий кредитования.

3. 
   Классические модели и методы оценки кредитоспособности заемщика
   

В современной практике банковского кредитования при анализе кредитоспособности заемщиков применяют подходы, методы и модели, основанные на разработках виднейших теоретиков и практических специалистов банков (классические модели). Многие авторы в своих работах, посвященных кредитному анализу, предлагают выделять следующие классы моделей оценки кредитоспособности заемщиков²⁰:

1) модели количественного анализа, или классификационные, среди которых необходимо выделять:

- модели бальной оценки кредита (рейтинговые модели);

- модели прогнозирования банкротств (статистические модели, основанные на множественном дискриминантном анализе).

2) модели комплексного анализа (оценочная система анализа на основе «полуэмпирических» методологий: «правило шести С», CAMPARI, PARTS и др.).

Рассмотрим основные характеристики данных классов моделей.

1) Модели количественного анализа оценки кредитоспособности

заемщиков (классификационные модели)

Количественные модели основаны на статистических приемах, с помощью которых объекты наблюдений можно разбить на группы. Например, модели балльной оценки кредита (рейтинговые модели) делят заемщиков на плохих и хороших, а модели прогнозирования банкротств пытаются отделить фирмы-банкроты от устойчивых компаний. Типичная модель классификации кредитов имеет целью алгоритмизацию суждений, выносимых служащими банков, ответственными за выдачу кредитов, и банковскими контролерами. Если модель окажется удачной, ее можно использовать для описания и классификации будущих кредитных рисков. Соответственно, неадекватная модель является следствием или ошибочности суждений экспертов, или их неверной алгоритмизации, или и того и другого вместе.

Количественные модели основаны на оценке формализованных, финансовых показателей кредитоспособности заемщиков.

При оценке финансового состояния предприятия требуется комплексное сопоставление различных аспектов деятельности, так как некоторые показатели финансового состояния находятся в так называемых отношениях частичной компенсации. Для каждой группы предприятий существуют такие диапазоны значений финансовых показателей, в пределах которых ухудшение одних показателей может быть компенсировано за счет улучшения других показателей без утраты общего благополучия предприятия. Например, ухудшение ликвидности в текущем квартале по сравнению с предшествующим периодом при повышении доходности может не ухудшить общей оценки состояния предприятия, если ликвидность находится в пределах рекомендуемых значений. Поэтому все подходы, в которых результат есть сумма произведений каждого частного показателя на его удельный вес, должны применяться в соответствии с конкретной ситуацией и конкретным заемщиком.

Современные банки имеют в своем распоряжении продвинутые информационно-аналитические программные продукты, в достаточной степени отвечающие потребностям банков в обработке и анализе информации. К современным моделям и методикам финансового анализа предъявляются требования комплексности, обоснованности, корректности и согласованности. Комплексность должна проявляться в сопоставлении и ранжировании заемщиков на основе учета совокупности всех основных финансовых показателей, отражающих функционирование и развитие предприятия.

1.1) Модели бальной (рейтинговой) оценки

Оценка кредитоспособности заемщика может быть сведена к единому показателю – рейтингу заемщика. Именно рейтинг позволяет ориентироваться в громадном потоке всевозможной информации и в то же время восполняет недостаток той ее части, на основе которой представляется возможным принимать ответственные управленческие решения.

Рейтинговая оценка предприятия - заемщика определяется на основе полученных значений финансовых коэффициентов и выражается в баллах. Баллы рассчитываются путем умножения значения любого показателя на его вес в интегральном показателе (рейтинге).

Общий вид рейтинговой оценки:

К₀ = (1.3)

К₀ – интегральный показатель (рейтинг);

А_i – удельный вес i–го показателя, сумма Аi = 100%

К_i – значение i–го показателя;

n – число показателей.

При этом для каждого показателя определяются несколько интервалов значений, и каждому интервалу присваивается определенное количество баллов или определяется категория значений показателей (1, 2, 3 и т.д.).

Модификацией рейтинговой оценки является кредитный скоринг, предложенный американским экономистом Д. Дюраном для отбора заемщиков по потребительскому кредиту, характеристика которого приведена в предыдущем параграфе. Отличие кредитного скоринга от рейтинговой оценки состоит в том, что в формулу рейтинговой оценки вместо К_i (значения i–го показателя) подставляется В_i – балльная оценка i–го фактора кредитоспособности частного лица.

Если полученный заемщиком рейтинг ниже заранее установленного специалистами и экспертами банка значения, то такому заемщику в кредите будет отказано. Если же его оценка удовлетворяет установленным значениям, то его кредитная заявка будет удовлетворена. При введении допустимых интервалов значений оценки можно одновременно определить соответствующие каждому интервалу условия кредитования - процентную ставку и вид обеспечения.